Le PIB et les comparaisons

Par Darwin – Nous avons vu dans le précédent billet sur le produit intérieur brut (PIB) que cet indicateur ne comptabilise pas toutes les activités économiques et que celles qu’il comptabilise ne sont pas toutes créatrices de richesse et que certaines d’entre elles en sont même destructrices. Ces lacunes se répercutent bien évidemment sur l’interprétation qu’on peut en faire, mais aussi sur les nombreuses comparaisons qu’on fait avec cet indicateur.

Les comparaisons

– la parité de pouvoir d’achat (ppa)

C’est en général le PIB qu’on utilise pour comparer la richesse des pays les uns par rapport aux autres. Or, quand on connaît les lacunes du PIB, on réalise à quel point on doit traiter ces comparaisons avec circonspection. Si les comparaisons basées sur le PIB sont plus représentatives de la réalité lorsqu’elles touchent des pays de niveaux de vie semblables, même là, elle peuvent être bien trompeuses. On a pu assister récemment à un débat qui illustre bien ces difficultés.

François Legault, un des fondateurs de la Coalition pour l’avenir du Québec, prétendait que le PIB par habitant des États-Unis était en 2009 45 % plus élevé que celui du Québec, tandis que Jean-François Lisée rétorquait qu’il était en fait 29 % plus élevé que celui… du Canada (!) et 21 % plus élevé que celui du Québec! Mieux, M. Lisée ajoutait que, si on tenait compte de la plus grande différence dans la distribution des richesses aux États-Unis qu’au Québec, on pourrait aussi dire que les 95 % de Québécois les moins riches étaient plus riches que les 95 % les moins riches des États-Unis…

Pourtant, nos deux protagonistes utilisent des données qu’on dit en parité de pouvoir d’achat pour permettre des comparaisons valables. Selon Statistique Canada :

Les parités de pouvoir d’achat (PPA) correspondent aux taux de conversion monétaire qui égalisent les pouvoirs d’achats de diverses devises, en éliminant les différences de niveaux de prix existant entre les pays.

Pourquoi alors, si les deux utilisent les données en PPA, leurs résultats sont si différents? M. Legault utilise la PPA calculée par L’Organisation de coopération et de développement économique (OCDE), tandis que M. Lisée celle établie par Statistique Canada (voir le graphique à la page 13)! Pourquoi ces deux organismes arrivent-ils à des résultats si différents? Parce que la PPA, ce n’est pas de la tarte! Même si Statistique Canada explique cette différence à la page 12 du même document, je défie nos deux adversaires de nous vulgariser ça clairement. Moi, j’y renonce!

Les PPA de Statistique Canada utilisent les changements relatifs des indices de prix implicites pour la demande intérieure finale des deux pays, ce qui englobe les variations des termes de l’échange. De leur côté, l’OCDE continue d’utiliser une projection des PPA basée sur le changement relatif entre les deux pays des prix implicites du PIB.

Mais, il fallait le dire! Non, en fait, le problème est qu’il est à peu près impossible de comparer tous les prix pour des dépenses semblables dans deux pays. D’une part, la structure de consommation entre deux pays est toujours différente. Par exemple, le prix des manteaux d’hiver ne change pas grand chose au niveau de vie d’un Californien du sud. De même, peut-on comparer parfaitement la valeur d’un service? Pour les biens, on compare des objets identiques (par exemple la même marque d’automobile), mais cela est beaucoup plus difficile pour les services. Or les services représentent plus de 70 % du PIB de nos pays (75% au Québec en février 2011, si on ajoute les services publics qui sont bizarrement classés dans les industries des biens…).

On peut bien comparer les coûts des systèmes d’éducation et de santé, mais toute comparaison de la qualité de ce type de services est jusqu’à un certain point arbitraire. On dira qu’on peut considérer les indicateurs de santé ou de la réussite en éducation, mais ces indicateurs ne sont pas influencés uniquement par la «qualité» relative de ces services, mais par une foule d’autres facteurs : contenus réels des programmes de formation (différents d’une juridiction à l’autre), implication parentale, importance accordée à l’éducation dans la société, alimentation, sommeil, prévention, etc. Or ces facteurs sont presque impossible à quantifier. Même s’ils étaient quantifiables (avec d’autres indicateurs), il faudrait ensuite accorder un niveau d’importance à chacun de ces facteurs (pondération), ce qui serait aussi en bonne partie arbitraire, ces facteurs ayant un impact spécifique différent selon les pays et les époques.

– le niveau de répartition des richesses

Dans sa réplique à M. Lisée, M. Legault affirme qu’ils faut tenir compte des revenus des riches au même titre que celui du reste de la population. Cela revient à dire qu’un dollar à un riche apporte le même bien-être qu’un dollar pour un pauvre. Cela est faux à sa face même. Que Bill Gates possède 40 ou 50 milliards $, cela ne change rien à sa vie. Donnez à une famille pauvre aussi peu de 10 000 $ et son bien-être augmentera énormément. Je trouve donc que M. Lisée a bien raison de comparer 95 % de la population du Québec avec 95 % de la population des États-Unis et de concéder que les 5% plus riches aux États-Unis sont beaucoup plus riches que nos 5 % les plus riches.

Un niveau de répartition des richesses plus élevé a aussi un effet positif sur le climat social d’un pays : moins de sentiment d’injustice, moins de criminalité, moins de jalousie, etc.

– les types de dépenses de l’État

Lorsqu’on évalue la richesse obtenue des services gouvernementaux de différents pays, même avec la PPA, on compare souvent des pommes avec des oranges. Par exemple, une part beaucoup plus importante des services gouvernementaux d’un pays comme les États-Unis est consacrée à l’armée (ou à la «défense nationale») et au système correctionnel (prisons) qu’au Québec, qui consacre à l’inverse une part plus importante à des services de santé, d’éducation et de protection de l’environnement (même si ce n’est pas assez…), tous des secteurs qui apportent plus de bien-être à la population.

– l’économie informelle

La présence de bien d’autres lacunes mentionnées dans le billet précédent diffère grandement d’un pays à l’autre, même entre les pays occidentaux. Par exemple, la présence relative de l’économie informelle (dont le travail au noir fait partie) varie énormément. Même s’il est impossible de quantifier précisément l’importance relative de l’économie informelle (y compris la criminalité) – ce qui est informel n’est justement par définition pas comptabilisé! – certaines études permettent d’en percevoir l’ordre de grandeur.

Par exemple, le Bureau international du travail (BIT) a déjà tenté de mesurer l’importance relative de l’économie informelle dans 54 pays. Comme il le dit lui-même, il s’agit d’un «exercice extrêmement difficile et nécessairement imprécis» :

Il n’existe pas de comparabilité à l’échelle internationale. En effet, les définitions utilisées sont différentes, les renseignements statistiques ne sont pas recueillis de manière systématique mais bien cas par cas, et la fiabilité des données n’est pas constante.

Le BIT a tout de même colligé des données du genre pour ces 54 pays, « dont la plupart utilisent leur propre définition du «secteur informel» ». Le tableau de la page 15 nous montre que le pourcentage de l’emploi du secteur informel sur l’emploi total variait de 3,8 % en Géorgie plus de 85 % au Népal! Notons que, compte tenu des différences dans les définitions et dans les années de référence, il est possible qu’une partie du travail dans le secteur informel soit comptabilisé dans le PIB. Cela rend les comparaisons encore plus hasardeuses…

D’autres études, citées dans cet article, parlent de taux de travail au noir (ou économie souterraine) qui varieraient de 17 % à 25 % en Espagne. «La taille de l’économie souterraine en Espagne est parmi les plus élevées en OCDE, avec le Portugal, la Grèce et l’Italie». Hum… mais ce sont les pays du PIGS! Un hasard, sûrement…

L’importance de l’économie informelle n’influence pas que le niveau du PIB (en PPA ou non), mais aussi les taux de croissance. Ainsi, comme la mondialisation a entraîné de très nombreuses ouvertures d’usines dans les pays pauvres, on peut soupçonner qu’un grand nombre de travailleurs de ces usines travaillaient auparavant dans des emplois informels. On peut en conclure qu’une partie de la forte croissance des dernières années en Chine, en Inde et dans d’autres pays dits émergents résulte en fait d’un transfert d’activités économiques informelles vers des emplois dont l’activité est comptabilisée. Par exemple, pensons à une famille de paysans chinois qui se nourrissait auparavant avec ses récoltes sans grand apport au PIB et qui se voit obligée de quitter ses terres pour occuper des emplois dans des «sweat shops» (ou ateliers de misère) dont les emplois sont comptabilisés dans le PIB. Cela entraîne automatiquement une croissance du PIB. Mais, le sort de cette famille s’est-il amélioré? Peut-être, mais peut-être pas. La richesse de ce pays a-t-elle vraiment augmenté au même rythme que la croissance du PIB? Quelle est la part de ce phénomène dans la croissance du PIB? On ne le sait pas, mais elle existe! Il faut donc en tenir compte quand on veut se faire une idée plus précise des effets de la forte croissance du PIB des dernières années dans ces pays.

– les problèmes de mesure

On a vu dans le billet précédent comme il est complexe d’établir le PIB au Canada et au Québec, tellement complexe que les données sont révisées pendant plus de 5 ans. On a vu dans ce billet-ci que la normalisation du PIB par les PPA pour les pays industrialisés peut donner des résultats fort différents selon la méthode utilisée (OCDE et Statistique Canada, par exemple). Imaginons maintenant la complexité de ces exercices (établir le PIB et la PPA) dans les pays pauvres! Est-ce que cela empêche plein d’auteurs et de chercheurs de comparer? Bien sûr que non. Je l’ai déjà fait moi-même, par exemple en tentant d’établir une corrélation entre le PIB par habitant en PPA et le niveau d’égalité dans la répartition des richesses (coefficient de Gini)! J’avais tout de même pris soin de décrire les principaux problèmes de mesure dans cet exercice…

Alors…

Je répète encore que ces lacunes et autres considérations ne doivent pas nous empêcher d’utiliser ces types de données. On doit toutefois le faire avec circonspection et tenir compte des lacunes et des limites de ces données dans leur utilisation et dans nos comparaisons.

En plus, je n’ai même pas parlé des autres facteurs qu’on devrait considérer quand on compare la richesse des pays entre eux, comme la qualité de l’air et de l’eau, le niveau d’éducation, l’espérance de vie, les externalités négatives, etc. C’est un peu ce que le prochain billet abordera, examinant sommairement (mais pas trop…) quelques autres indicateurs que le PIB pour se faire une meilleure idée de la «véritable» richesse d’un pays et de sa situation par rapport aux autres.